AIREITERВ закрытом тесте Plotly Particle-1 набрал 40/43 — столько же, сколько GPT-6.1 Terra, — при стоимости $0.35 против $1.31. Но преимущество появляется только там, где агент может сам проверить результат. На задачах без проверяемого исхода экономия токенов, которая должна оправдывать более высокую цену по сравнению с DeepSeek, исчезает.
Particle-1 выгоднее считать по готовой задаче, а не по цене токена
Particle-1 — агентная модель для программирования от Particle AI, выпущенная 28 октября 2026 года. По данным Particle, средняя стоимость одной задачи программирования составляет $0.2211 против $0.3368 у DeepSeek V4.1 Flash и $0.6523 у GLM 5.3 Flash. Точность при этом достигает 72.57%, тогда как у конкурентов — 71.15% и 66.82% соответственно.
Эти расчёты разработчика удалось один раз подтвердить независимо. Plotly прогнала Particle-1 через собственный закрытый экзамен из 43 вопросов по анализу данных 31 октября — через OpenRouter. Модель набрала 40/43 (93%), сравнявшись с GPT-6.1 Terra и опередив базовую модель DeepSeek с её результатом 36/43. Полный прогон обошёлся в $0.35 по тарифам OpenRouter — примерно в четверть стоимости запуска Terra за $1.31. Из 36 протестированных моделей Plotly называет Particle-1 самой дешёвой, достигшей результата 40+.
Но в том же отчёте есть важная оговорка. По оценке Plotly, если запустить свежую версию DeepSeek V4.1 Flash по сегодняшним более низким тарифам, это будет стоить около $0.24 — дешевле, чем $0.35 за Particle-1. На момент теста Particle-1 выиграла по качеству на доллар, но не во всех возможных сценариях.
Что такое Particle-1: дообученная DeepSeek V4.1 Flash с контекстом на 1 млн токенов
Particle-1 не обучали с нуля: в основе лежит DeepSeek V4.1 Flash, поверх которой провели post-training. Particle обучила LoRA-адаптер ранга 64, затрагивающий около 1.25% параметров базовой модели. В обучении использовалось reinforcement learning с наградой за успешное выполнение задачи при меньшем числе токенов рассуждений и вызовов инструментов.
Спецификации явно рассчитаны на агентные сценарии. Particle-1 поддерживает контекстное окно на 1,048,576 токенов, до 131,072 выходных токенов, принимает текст и изображения, умеет вызывать инструменты и возвращать структурированный JSON, позволяет настраивать интенсивность рассуждений и поддерживает стриминг (карточка Vercel, документация Cloudflare). В Cloudflare модель относится к решениям с нулевым хранением данных. Доступ уже открыт через Particle API, OpenRouter, Vercel AI Gateway и Cloudflare Workers AI. В задачах на общие знания деградации почти нет: результаты GPQA Diamond и MMLU отличались от базовой модели не более чем на один пункт.
Цены Particle-1 API у разных провайдеров
Прайсы Particle-1 выглядят противоречиво, потому что четыре площадки указывают разные цены для одного и того же идентификатора модели. В материалах о запуске Particle указаны $0.30 за миллион входных токенов и $1.20 за миллион выходных, однако шлюзы предлагают модель заметно дешевле.
| Провайдер | Вход / 1 млн | Кэшированный вход / 1 млн | Выход / 1 млн |
|---|---|---|---|
| Particle напрямую (цена на запуске) | $0.30 | нет данных | $1.20 |
| OpenRouter | $0.05 | $0.003 | $0.50 |
| Vercel AI Gateway | $0.13 | учитывается косвенно | $0.50 |
| Cloudflare Workers AI | $0.25 | $0.03 | $1.00 |
Тариф OpenRouter изменился через два дня после запуска. Трекеры цен зафиксировали снижение 30 октября: входные токены подешевели с $0.25 до $0.05 (на 80%), а выходные — с $1.00 до $0.50 (на 50%). Указанные выше цены OpenRouter совпадают с тарифами OpenRouter в отчёте Plotly ($0.05 / $0.50 / $0.003 за кэшированный токен); цены Vercel и Cloudflare соответствуют их карточке шлюза и документации Cloudflare.
«Я за это платить не собираюсь. Дообучили на DeepSeek, а цена намного выше. Похоже на настоящую жадность». — u/Any_Confidence2580, обсуждение particle-ai/particle-1 на r/DeepSeek
Итоговый счёт во многом определяет кэш. В прогоне Plotly около 80% токенов были кэшированными, что заметно улучшает экономику на шлюзах с дешёвым кэшированным вводом. Перед маршрутизацией запросов сравните $0.003 у OpenRouter и $0.03 у Cloudflare.
На странице цен Particle использует предоплаченные кредиты, тарификацию по токенам и отдельную оплату встроенного веб-поиска. Маршрутизация через шлюз добавляет настройки порядка провайдеров, сортировки и переключения при сбоях (это документировано Vercel). Поэтому перед тестированием расходов зафиксируйте идентификатор модели: particle/particle-1 у Vercel и Cloudflare, particle-ai/particle-1 в некоторых списках OpenRouter.
Откуда берётся экономия в 45% токенов — и почему она пропадает
Particle заявляет в среднем примерно на 45% меньше токенов: выходных токенов становится на 28.4%–52.2% меньше, а стоимость задачи снижается на 34.4%–51.6% в Terminal-Bench 2.1, ReactBench, ADE Bench и DeepSWE 1.1. При этом показатели Pass@1 во всех четырёх наборах оставались в пределах доверительных интервалов базовой модели.
Экономия в основном достигается за счёт более короткого процесса размышлений. Particle объясняет результат меньшим числом рассуждений, остановкой после проверки, сокращением циклов исправлений и отказом от лишнего перебора. Примерно 90% сэкономленных токенов в трёх наборах приходится на более короткие рассуждения; текст вызовов инструментов даёт около 30% экономии только в DeepSWE 1.1.
Один из прогонов хорошо показывает и механизм, и его пределы. В задаче Terminal-Bench с git число токенов снизилось с 47,006 до 15,892: модель сократила подтверждающие сообщения с 11,445 до 1,765 токенов. В ADE Bench экономия была достигнута иначе — повторным использованием макроса на 1,602 токена вместо пользовательского ключа на 8,722 токена.
Экзамен Plotly — контрпример, который стоит изучить каждому перед покупкой. В вопросах по анализу данных, где не было цикла проверки Particle, модель использовала больше токенов, чем DeepSeek: около 6,900 против 6,200 выходных токенов на вопрос, 10 против 7 вызовов модели и 380,000 против 280,000 прочитанных токенов. При этом медианная задержка всё равно оказалась лучше: 16 секунд против 21 секунды.
«Получается, преимущество дали более качественные ответы, а не их меньший объём». — Plotly, результаты тестирования Particle-1 в анализе данных
В собственном тесте Particle с арбитражной оговоркой Harvey LAB модель достигла 100% при стандартной силе адаптера 1x и использовала на 24.6% меньше токенов. Но при силе 8x прошли только три из восьми отчётов: сжатие сверх 1x удаляет важные оговорки вместе с избыточностью.
Ранние независимые пользователи описывают ту же картину. Разработчик @nexightai сообщает, что все 35 однократных промптов для сборки были доведены до результата за $4.12. Аналитик @yibie предупреждает об обратной стороне: в задачах без арбитра более лаконичные рассуждения могут пропустить детали, необходимые при проверке договора.
Стоит ли подключать Particle-1 к вашему агенту для программирования?
Выбирайте Particle-1 там, где ошибки ловят автоматические проверяющие системы. Если нужна только минимальная цена запуска, базовый DeepSeek обходится дешевле.
| Если ваша нагрузка похожа на… | Выбирайте… | Почему |
|---|---|---|
| Агентные PR с CI, терминальные задачи, пайплайны dbt | Particle-1 через OpenRouter / Vercel | Данные Particle и Plotly сходятся на качестве уровня 40/43; $0.35 дали тот же результат, что и Terra, примерно за 25% его стоимости |
| Обход кодовой базы с контекстом 1 млн токенов и большим числом попаданий в кэш | Particle-1 через шлюз с дешёвым кэшем | В прогоне Plotly 80% чтений были кэшированными; сравните тарифы $0.003 и $0.03 за кэшированный вход |
| Нечёткий ресёрч, проверка договоров, отсутствие эталонного ответа | Базовая DeepSeek V4.1 Flash или более крупная модель | Тест с адаптером 8x и ложная тревога в проверке качества данных Plotly показывают цену «менее тщательного» подхода |
| Необходимо самостоятельно разворачивать веса | DeepSeek V4.1 Flash | Веса Particle-1 и адаптер не опубликованы; доступ возможен только через API |
Минимальный вызов, совместимый с OpenAI (ниже показан endpoint Cloudflare; для другого провайдера замените базовый URL и ключ):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai/v1",
api_key="$CLOUDFLARE_API_TOKEN",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="particle/particle-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Fix the failing dbt test in models/marts/orders.sql"}],
max_completion_tokens=2048,
)
print(resp.choices[0].message.content)Для честного сравнения умножьте собственные объёмы входных, кэшированных входных и выходных токенов на тарифы каждого провайдера, а затем разделите результат на число успешно выполненных задач. Если доля рассуждений снизится, а процент успешных решений сохранится на 50+ ваших задачах, заявленная экономия 45% будет актуальна и для вашего стека. Если же выходных токенов станет больше, как в экзамене Plotly, вы купили более качественные ответы. Учтите это в расчёте стоимости.
Particle-1 API: часто задаваемые вопросы
Сколько стоит Particle-1 API?
Прямые тарифы Particle составляют $0.30 за миллион входных и $1.20 за миллион выходных токенов. OpenRouter указывает $0.05 за вход, Vercel — $0.13 за вход, а Cloudflare — $0.25 за вход и $1.00 за выход.
У какого провайдера Particle-1 сейчас дешевле всего?
Среди четырёх рассмотренных площадок самым дешёвым публичным предложением на 1 ноября 2026 года, после снижения 30 октября, был тариф OpenRouter: $0.05 за вход и $0.50 за выход. У Vercel вход дороже — $0.13, зато цена выхода такая же. Cloudflare дешевле прямого тарифа Particle: $0.25 / $1.00. Проверяйте цены непосредственно перед вызовом: наценки шлюзов меняются.
У Particle-1 открытые веса?
Нет. У DeepSeek V4.1 Flash открытые веса, но Particle не опубликовала веса Particle-1 и её адаптер ранга 64. Единственный вариант — обращаться к API через Particle, OpenRouter, Vercel или Cloudflare.
Работает ли Particle-1 с OpenAI SDK?
Да. Vercel и Cloudflare документируют совместимые с OpenAI endpoints Chat Completions с идентификаторами вроде particle/particle-1; Plotly обращалась к модели через OpenRouter. Вызовы инструментов, стриминг, JSON-вывод и обработка изображений используют ту же схему.
Когда Particle-1 действительно экономит деньги?
Экономия появляется в задачах с автоматическими проверками и большим количеством повторно используемых данных в кэше, где сокращённые рассуждения не мешают пройти верификацию. В открытом анализе без проверяющих систем Plotly, наоборот, зафиксировала больший расход токенов. Поэтому в таких сценариях закладывайте в бюджет прирост качества, а не экономию на токенах.